Cos’è l’architettura cloud? Perché è importante per sviluppatori e data scientist

Le tipologie di architettura cloud

Quando si parla di cloud, non esiste una soluzione unica che vada bene per tutti. A seconda delle esigenze di sicurezza, controllo, scalabilità e costi, si possono scegliere diverse tipologie di architettura cloud, o meglio, modelli di deployment. I principali sono il cloud pubblico, il cloud privato e il cloud ibrido, a cui si aggiunge spesso il concetto di multicloud.

Architettura di cloud pubblico: scalabilità per progetti di data science

Il cloud pubblico è il modello più comune e quello a cui la maggior parte delle persone pensa quando sente la parola “cloud”. In questo scenario, le risorse infrastrutturali (server, storage, reti) sono di proprietà e gestite da un provider terzo (come AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform) e offerte al pubblico generale via internet. Si paga tipicamente a consumo (pay-as-you-go).

 

Vantaggio	Descrizione
Scalabilità virtualmente illimitata	I grandi provider hanno risorse immense, ideali per progetti di data science con picchi di elaborazione per addestramento modelli o analisi di dataset enormi.
Costi iniziali bassi	Nessun investimento in hardware, si paga solo per l’utilizzo. Ottimo per startup e progetti sperimentali.
Ampia gamma di servizi	Offerta vasta di servizi, da VM a piattaforme AI/ML, database specializzati, analytics, IoT. Strumenti come Google BigQuery, Amazon Redshift, Azure Synapse Analytics, SageMaker e Vertex AI sono facilmente accessibili per i data scientist.
Manutenzione ridotta	Il provider gestisce l’infrastruttura fisica, permettendo agli utenti di concentrarsi sull’uso dei servizi.
Affidabilità e ridondanza geografica	Data center multipli a livello globale consentono di creare applicazioni resilienti con bassa latenza per utenti in tutto il mondo.

 

Considerazioni:

• Sicurezza e compliance: Anche se i provider offrono robusti strumenti di sicurezza, i dati risiedono su un’infrastruttura condivisa e gestita da terzi. Per settori con normative stringenti (es. finanziario, sanitario), questo può richiedere attente valutazioni e configurazioni specifiche per garantire la compliance.

• Vendor Lock-in: Utilizzare massicciamente i servizi proprietari di un provider può rendere difficile la migrazione a un altro provider o il ritorno on-premise.

• Prevedibilità dei costi: Il modello pay-as-you-go è flessibile, ma può portare a sorprese in fattura se i consumi non sono attentamente monitorati e controllati.

Per i data scientist, il cloud pubblico è spesso la scelta preferita, grazie alla sua impareggiabile capacità di fornire potenza di calcolo e storage on-demand, e all’accesso a strumenti specializzati. Immaginate di dover processare un dataset di immagini per un progetto di deep learning (se volete saperne di più, date un’occhiata al nostro corso sul deep learning): affittare un cluster di GPU per qualche ora o giorno è infinitamente più pratico ed economico che acquistarle.

Architettura di cloud privato per la sicurezza nelle applicazioni di sviluppo

Il cloud privato è, come suggerisce il nome, un ambiente cloud dedicato esclusivamente ad una singola organizzazione. L’infrastruttura può essere ospitata nel data center dell’organizzazione stessa oppure gestita da un provider terzo, ma sempre su hardware dedicato. L’organizzazione ha un controllo molto maggiore sull’infrastruttura e sulla sicurezza.

Vantaggio	Descrizione
Maggiore controllo e sicurezza	L’organizzazione ha il pieno controllo sull’hardware, sulle configurazioni di rete, sui protocolli di sicurezza e sulla localizzazione dei dati. Questo è cruciale per aziende con dati altamente sensibili o che devono rispettare normative molto rigide che impongono requisiti specifici sulla sovranità dei dati.
Personalizzazione	L’infrastruttura può essere ottimizzata e personalizzata per le specifiche esigenze dell’azienda.
Prestazioni potenzialmente migliori	Se l’infrastruttura è ben progettata e dedicata, può offrire prestazioni prevedibili ed ottimizzate per le applicazioni interne.

Considerazioni:

• Costi elevati: Richiede un investimento iniziale significativo in hardware e software, oltre ai costi continui di gestione, manutenzione e personale specializzato.

• Scalabilità limitata: La scalabilità è limitata dalla capacità dell’infrastruttura acquistata. Se serve più capacità, bisogna comprare e installare nuovo hardware, un processo molto meno agile rispetto al cloud pubblico.

• Complessità di gestione: Richiede competenze interne per gestire l’intera infrastruttura cloud, dalla virtualizzazione allo storage, alla rete e alla sicurezza. Non è per tutti.

• Minore agilità: L’introduzione di nuovi servizi o tecnologie può essere più lenta rispetto alla velocità con cui i provider di cloud pubblico innovano.

Per gli sviluppatori che lavorano su applicazioni che gestiscono dati estremamente sensibili (es. segreti industriali, dati finanziari critici, informazioni governative classificate), un cloud privato può offrire quel livello di isolamento e controllo che il cloud pubblico, nonostante le sue garanzie, potrebbe non soddisfare pienamente. Tuttavia, si perdono molti dei benefici di flessibilità e accesso ai servizi innovativi del cloud pubblico.

Architettura di cloud ibrido: ottimizzazione dei costi e flessibilità nelle applicazioni aziendali

L’architettura di cloud ibrido combina un cloud privato con uno o più servizi di cloud pubblico, permettendo ai dati e alle applicazioni di essere condivisi tra di essi. L’idea è di orchestrare i carichi di lavoro in modo che girino nell’ambiente più appropriato.

Vantaggio	Descrizione
Flessibilità	Si possono mantenere i dati sensibili e le applicazioni critiche nel cloud privato ed utilizzare il cloud pubblico per carichi di lavoro meno sensibili, per picchi di domanda, per lo sviluppo e test, o per accedere a servizi specifici (es. AI/ML, big data analytics) non disponibili on-premise.
Ottimizzazione dei costi	Si può sfruttare la scalabilità ed il modello pay-as-you-go del cloud pubblico per gestire la variabilità della domanda, evitando di sovradimensionare il cloud privato.
Modernizzazione graduale	Permette alle aziende con significativi investimenti on-premise di migrare al cloud in modo graduale, spostando prima i carichi di lavoro meno critici o sviluppando nuove applicazioni direttamente nel cloud pubblico.
Disaster recovery e business continuity	Il cloud pubblico può essere usato come sito di disaster recovery per le applicazioni e i dati del cloud privato, offrendo una soluzione più economica e flessibile rispetto alla costruzione di un secondo data center fisico.

 

Considerazioni:

• Complessità di gestione ed integrazione: Gestire ed orchestrare carichi di lavoro su ambienti eterogenei (privato e pubblico) può essere complesso. Richiede strumenti di gestione unificati, una solida strategia di rete per connettere i due ambienti in modo sicuro ed efficiente, e competenze specifiche.

• Sicurezza della connessione: La connessione tra il cloud privato e quello pubblico deve essere sicura ed affidabile.

• Coerenza dei dati: Garantire la coerenza dei dati tra i due ambienti può essere una sfida.

Il cloud ibrido è spesso la scelta pragmatica per molte aziende consolidate che vogliono modernizzare la propria infrastruttura IT senza abbandonare completamente gli investimenti esistenti o compromettere requisiti specifici di sicurezza e compliance.

Per uno sviluppatore, potrebbe significare sviluppare e testare una nuova funzionalità nel cloud pubblico, per poi deployare la versione di produzione su un ambiente più controllato. Per un data scientist, potrebbe significare mantenere i dati grezzi sensibili on-premise, ma inviare dati anonimizzati o aggregati al cloud pubblico per sfruttare gli strumenti di analisi.

Architettura multicloud per l’integrazione e la resilienza dei sistemi

L’architettura multicloud porta il concetto di diversificazione un passo avanti: invece di affidarsi ad un singolo provider di cloud pubblico, un’organizzazione utilizza servizi da due o più provider cloud pubblici differenti (es. una parte dell’applicazione su AWS, un’altra su Azure, e magari i database su Google Cloud). Attenzione a non confonderlo con il cloud ibrido: l’ibrido combina pubblico e privato, il multicloud combina più pubblici.

Vantaggio	Descrizione
Evitare il vendor Lock-in	Utilizzare più provider riduce la dipendenza da un singolo fornitore, offrendo maggiore potere contrattuale e flessibilità nel lungo termine. Se un provider cambia i prezzi o i termini di servizio in modo sfavorevole, si ha un’alternativa più accessibile.
Sfruttare i “Best-of-Breed”	Ogni provider cloud ha i suoi punti di forza. AWS potrebbe eccellere in certi servizi IaaS, Azure potrebbe essere preferito per l’integrazione con l’ecosistema Microsoft, e GCP potrebbe offrire gli strumenti di AI/ML più avanzati per un caso d’uso specifico. Il multicloud permette di scegliere il servizio migliore per ogni specifica esigenza.
Maggiore resilienza e disponibilità	Distribuendo le applicazioni su più cloud, si può mitigare il rischio di un downtime generalizzato di un singolo provider. Se un cloud ha un’interruzione, il traffico può essere reindirizzato (con la giusta architettura) verso un altro.
Ottimizzazione dei costi	Confrontando i prezzi dei servizi tra i vari provider, si possono scegliere le opzioni più convenienti per specifici carichi di lavoro.
Compliance geografica	Alcuni provider potrebbero avere data center in regioni specifiche richieste per la conformità normativa, permettendo di soddisfare requisiti di sovranità dei dati.

 

Considerazioni:

• Complessità operativa elevatissima: Gestire risorse, identità, sicurezza e fatturazione su più piattaforme cloud differenti è estremamente complesso. Richiede strumenti di gestione multicloud sofisticati ed un team con competenze diversificate su tutte le piattaforme utilizzate.

• Integrazione tra servizi: Far comunicare ed integrare servizi che risiedono su cloud diversi può essere difficile ed introdurre latenza.

• Sicurezza consistente: Applicare policy di sicurezza uniformi e monitorare le minacce su più cloud è una sfida significativa.

• Trasferimento dati: I costi di trasferimento dei dati da un cloud all’altro possono diventare proibitivi se non pianificati attentamente.

• Formazione del personale: Il team deve essere formato su più piattaforme cloud, aumentando i costi e i tempi di formazione.

Il multicloud è una strategia potente ma più adatta ad organizzazioni grandi e mature, con esigenze specifiche che giustificano la complessità aggiuntiva. Per uno sviluppatore, potrebbe significare imparare le API e gli strumenti di più cloud. Per un data scientist, potrebbe implicare la scelta di una piattaforma specifica per l’addestramento di un modello (es. GCP per le TPU) e un’altra per il deployment o lo storage dei dati (es. AWS S3).

La scelta della giusta tipologia di architettura cloud dipende da una miriade di fattori: dimensione dell’azienda, budget, requisiti di sicurezza e compliance, competenze interne, e obiettivi di business. Non c’è una risposta “giusta” universale, ma una comprensione chiara dei vantaggi e svantaggi del cloud in ciascuna delle sue forme è il primo passo per una decisione informata. E ricordate, il cloud computing (per un ripasso, leggete il nostro articolo “Il cloud computing spiegato semplice”) è uno strumento: l’architettura è come lo si usa.

Come avviene la migrazione ad un’architettura cloud

La migrazione al cloud è un processo, non un interruttore da girare. E come ogni trasloco che si rispetti, richiede pianificazione, strategia e tanta pazienza.

Il processo di migrazione può essere suddiviso in diverse fasi, spesso riassunte nel modello delle “6 R”:

Strategia di Migrazione	Descrizione	Vantaggi	Svantaggi	Esempio
Rehost (Lift and Shift)	Prendere le applicazioni esistenti e spostarle così come sono su macchine virtuali nel cloud.	Velocità	Non si sfruttano appieno i benefici del cloud; si rischia di portare nel cloud gli stessi problemi on-premise.	Spostare un server applicativo su una macchina virtuale EC2/Azure VM/GCE VM.
Replatform (Lift and Reshape/Tinker)	Spostare le applicazioni nel cloud, apportando alcune ottimizzazioni per sfruttare meglio l’ambiente cloud (es. migrare a un database gestito, usare auto-scaling).	Sfruttamento migliore del cloud rispetto al rehosting.	Richiede un minimo di modifiche e test.	Migrare un database da un server on-premise ad AWS RDS o Azure SQL.
Repurchase (Drop and Shop)	Abbandonare la vecchia applicazione e passare a una soluzione SaaS nativa del cloud con funzionalità simili o migliori.	Si delega la gestione dell’applicazione al provider SaaS.	Potenziale perdita di personalizzazioni; necessità di migrare i dati.	Passare da un CRM locale a Salesforce o Dynamics 365.
Refactor/Rearchitect	Modificare significativamente l’architettura dell’applicazione per renderla cloud-native (es. microservizi, container, servizi PaaS).	Massimizza agilità, scalabilità e resilienza.	Complesso e costoso; richiede un investimento notevole.	Riscrivere un’applicazione monolitica in microservizi usando Docker e Kubernetes.
Retire	Rendersi conto che alcune applicazioni non sono più necessarie o possono essere consolidate e quindi spegnerle.	Riduzione dei costi e della complessità.	Richiede un’analisi accurata del portafoglio applicativo.	Disattivare un vecchio sistema di reporting non più utilizzato.
Retain	Alcune applicazioni rimangono on-premise per motivi di compliance, costi o complessità/rischio di migrazione. Si parla di architetture ibride.	Permette di gestire requisiti specifici e di non dover migrare tutto.	Richiede la gestione di un ambiente ibrido complesso.	Mantenere un data warehouse on-premise per via di normative stringenti.

La progettazione dell’architettura cloud per la migrazione inizia con una fase di valutazione:

• Discovery: Capire cosa si ha on-premise (inventario delle applicazioni, dipendenze, infrastruttura).
• Analisi: Valutare ogni applicazione per decidere la strategia di migrazione più appropriata (una delle 6 R).
• Pianificazione: Definire le priorità, i costi, i tempi, i team coinvolti e i rischi.

Poi si passa all’esecuzione della migrazione, che può avvenire per fasi (es. prima le applicazioni meno critiche o quelle che beneficiano maggiormente del cloud). È fondamentale testare accuratamente le applicazioni migrate prima di dismettere i sistemi on-premise. Infine, una volta nel cloud, inizia la fase di ottimizzazione continua: monitorare le prestazioni, i costi, la sicurezza e affinare l’architettura per sfruttare al meglio le capacità del cloud.

Quando implementarla?

La domanda “quando implementare un’architettura cloud?” non ha una risposta univoca, ma ci sono diversi trigger e considerazioni che possono spingere un’organizzazione o un team a intraprendere questo percorso.

Per le startup ed i nuovi progetti

La risposta è quasi sempre “subito!”. Partire direttamente con un’architettura cloud (magari cloud-native) offre un vantaggio competitivo enorme in termini di velocità di sviluppo, scalabilità e costi iniziali contenuti.

Per le aziende esistenti

È giunto il momento di considerare seriamente l’adozione di un’architettura cloud? Diversi segnali possono indicare questa necessità. Prima di tutto, la fine vita dell’hardware e del software on-premise, con i conseguenti costosi aggiornamenti, rappresenta un’opportunità ideale per valutare il cloud come alternativa più moderna ed efficiente.

Inoltre, se la vostra azienda si trova ad affrontare esigenze di scalabilità improvvise o stagionali, come picchi di domanda difficili da gestire con l’infrastruttura attuale, pensiamo ad esempio all’e-commerce o ai servizi di streaming durante eventi live, il cloud offre quella scalabilità elastica di cui avete bisogno.

L’espansione geografica verso nuovi mercati globali è un altro forte incentivo. Il cloud mette a disposizione data center distribuiti in tutto il mondo, consentendovi di deployare le vostre applicazioni vicino agli utenti finali, garantendo bassa latenza senza la necessità di costruire infrastrutture fisiche in ogni paese.

La necessità di innovazione rapida è cruciale in un mercato competitivo. Se i vostri concorrenti lanciano nuove funzionalità velocemente o se desiderate sfruttare tecnologie emergenti come AI/ML e IoT, il cloud vi offre un accesso immediato a questi strumenti, accelerando i vostri cicli di innovazione, un aspetto particolarmente rilevante per i team di data science desiderosi di sperimentare con nuovi algoritmi e piattaforme.

Anche la pressione sui costi può essere un fattore determinante. Se la gestione dell’infrastruttura on-premise sta diventando troppo onerosa, il modello pay-as-you-go del cloud, gestito con attenzione, può portare a significativi risparmi.

Non dimentichiamo il disaster recovery e la business continuity. Se la vostra azienda non dispone di un piano di ripristino efficace o se implementarlo on-premise risulta troppo costoso, il cloud offre soluzioni più accessibili e flessibili per garantire la continuità operativa.

Infine, eventi come acquisizioni e fusioni possono rendere l’adozione del cloud una soluzione strategica per semplificare l’integrazione di sistemi IT eterogenei. E per le aziende con obiettivi di sostenibilità, i grandi provider cloud investono in energie rinnovabili e data center efficienti, contribuendo al raggiungimento di tali obiettivi ambientali.

Ricordate, la decisione di implementare un’architettura cloud deve basarsi su chiare esigenze di business e su una solida analisi costi-benefici. Non è una moda passeggera, ma una scelta strategica per supportare gli obiettivi della vostra organizzazione.

Come si diventa un architetto cloud?

L’architetto cloud (Cloud Architect) è una figura professionale sempre più richiesta e di grande responsabilità. È colui o colei che progetta, implementa e gestisce le soluzioni cloud per un’organizzazione, assicurandosi che siano sicure, scalabili, resilienti ed economicamente efficienti. Non è un ruolo da improvvisare, ma un percorso che richiede un mix di competenze tecniche, strategiche e comunicative.

Un Cloud Architect deve avere una profonda comprensione dei servizi offerti dai principali provider (AWS, Azure, GCP sono i “big three”), delle diverse tipologie di architettura cloud (pubblico, privato, ibrido, multicloud), dei principi di progettazione (design for failure, loose coupling, ecc.) e delle tecnologie abilitanti (virtualizzazione, container, orchestrazione, networking, storage, database, sicurezza).

Oltre alle competenze tecniche, un bravo Cloud Architect deve prima di tutto comprendere le esigenze di business, traducendo i requisiti aziendali in soluzioni tecniche efficaci nel cloud. Non si tratta di usare l’ultima novità tecnologica, ma di risolvere problemi concreti e generare valore per l’organizzazione. È fondamentale possedere una visione strategica, pensando al futuro e progettando architetture flessibili e pronte all’evoluzione.

Un altro aspetto cruciale è la comunicazione: saper spiegare concetti tecnici complessi a persone non tecniche, come manager e clienti, documentare chiaramente le architetture e collaborare efficacemente con team di sviluppo, operations e sicurezza. La gestione dei costi è un’abilità imprescindibile, progettando soluzioni performanti ma anche economicamente sostenibili. La sicurezza deve essere una priorità costante in ogni fase progettuale.

Infine, un architetto cloud deve avere ottime capacità di problem solving per affrontare e risolvere le sfide che inevitabilmente emergono in sistemi complessi. Questo ruolo richiede un apprendimento continuo, data la rapida evoluzione del mondo cloud, con nuove tecnologie e best practice in costante aggiornamento.

Come diventare architetti cloud: i consigli di Data Masters per la tua carriera

Se la sfida vi alletta, ecco qualche consiglio da parte nostra per intraprendere la carriera di architetto cloud:

1. Costruisci Solide Basi Tecniche
   
   • Networking: Comprendere a fondo i concetti di rete (TCP/IP, DNS, routing, firewall, VPN) è fondamentale. L’architettura di rete cloud è complessa.
   • Sistemi operativi: Avere familiarità con Linux e Windows Server.
   • Virtualizzazione e container: Capire come funzionano la virtualizzazione (VMware, KVM) e i container (Docker, Kubernetes).
   • Storage e database: Conoscere le diverse tipologie di storage (object, block, file) e database (SQL, NoSQL). L’architettura del cloud storage e quella dei database sono pilastri.
   • Sicurezza informatica: Principi di cybersecurity, gestione delle identità, crittografia.
   • Programmazione/Scripting: Non devi essere uno sviluppatore hardcore, ma conoscere almeno un linguaggio di scripting (Python, Bash) o di programmazione è utilissimo per l’automazione (Infrastructure as Code con strumenti come Terraform o CloudFormation).

2. Specializzati su una o più piattaforme cloud
   Per iniziare il tuo percorso come Cloud Architect, scegli una delle principali piattaforme cloud come AWS, Microsoft Azure o Google Cloud Platform, basando la tua decisione sui tuoi interessi o sulle richieste del mercato. Successivamente, immergiti nello studio della documentazione ufficiale, segui tutorial pratici e, cosa fondamentale, esegui esperimenti diretti sfruttando i livelli gratuiti offerti da molti provider.

3. Ottieni certificazioni cloud
   Le certificazioni rappresentano un valido strumento per dare struttura al proprio percorso di apprendimento, convalidare le competenze acquisite e, non meno importante, catturare l’attenzione dei selezionatori di personale. Pur non essendo l’unico elemento determinante, costituiscono un indubbio vantaggio nel panorama professionale.
   
   Un approccio consigliabile è quello di iniziare con le certificazioni di livello base o “associate”, per poi progredire gradualmente verso quelle di livello professionale o “expert”, consolidando così la propria expertise nel settore cloud.

4. Fai esperienza pratica
   L’esperienza pratica è insostituibile per chiunque aspiri a padroneggiare l’architettura cloud. Cercare attivamente opportunità per partecipare a progetti cloud, anche di modeste dimensioni o a livello personale, rappresenta un passo fondamentale. Parallelamente, la creazione di ambienti di laboratorio individuali permette di sperimentare concretamente con i molteplici servizi cloud disponibili e di mettersi alla prova nella risoluzione di problematiche reali.
   
   Per gli sviluppatori, questo significa iniziare a concepire le proprie applicazioni in ottica cloud-native, sfruttando i paradigmi e i servizi specifici offerti dall’ambiente cloud.
   
   I data scientist, invece, dovrebbero dedicarsi all’esplorazione delle piattaforme di Machine Learning e degli strumenti per la gestione dei big data disponibili nel cloud. Acquisire una comprensione approfondita di carichi di lavoro specializzati, come quelli richiesti dal deep learning, può rappresentare un notevole vantaggio competitivo.

5. Rimani curioso e continua ad imparare
   Il cloud è un ambiente in costante mutamento: rimanere aggiornati è cruciale. Ciò implica la lettura di blog specializzati, la partecipazione a webinar e community online, e la sperimentazione diretta con le ultime tecnologie. La curiositàIntellettuale è la bussola che guida in questo panorama dinamico.
   
   Approfondire le specificità dell’architettura cloud di fornitori come AWS, Azure e GCP, comprendendo le loro differenze e peculiarità, è fondamentale. Allo stesso modo, seguire l’evoluzione dell’architettura cloud-native e il suo impatto sul ciclo di vita dello sviluppo software permette di rimanere all’avanguardia in un settore in rapida trasformazione.

6. Networking/Eventi
   Connettiti con altri professionisti del mondo cloud, partecipa a meetup e conferenze. Imparare dagli altri e condividere le proprie esperienze è prezioso.

In Data Masters crediamo fermamente nel potere della formazione e della condivisione della conoscenza. Speriamo che questo lungo excursus sull’architettura cloud ti sia stato utile e, perché no, ti abbia ispirato. Che tu sia uno sviluppatore che cerca di scalare la sua app, un data scientist affamato di GPU, o un aspirante Cloud Architect, il cloud ha qualcosa da offrire a tutti.